NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
句法分析作为自然语言处理(NLP)的关键组成部分,扮演着理解和解析人类语言结构的重要角色。从历史背景到理论分类,再到短语与依存结构的理解,我们逐一探究了句法分析的多个维度。实际操作层面,PyTorch的应用进一步揭示了如何在现实任务中实施这些理论。通过整合理论和实践,我们不仅能更深刻地理解语言结构,也能更有效地处理各种...
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的重要研究方向, 融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多个学科领域的知识,是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科,它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面, 研究内容包括字、词、短语、句子、段落和篇章等多种...
信息抽取(Information Extraction, IE)是自然语言处理(NLP)中的一个关键任务,目标是从非结构化或半结构化数据(通常为文本)中识别和提取特定类型的信息。换句话说,信息抽取旨在将散在文本中的信息转化为结构化数据,如数据库、表格或特定格式的XML文件。 信息抽取的应用场景 信息抽取技术被广泛应用于多个领域,这里列举...
【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战:文本情感分类---使用循环神经网络RNN 在自然语言处理中,文本分类是自然语言处理的一个常见任务,它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本文将介绍它的一个子问题:使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析,并有着广泛的应用。例如,我们可以...
信息抽取(Information Extraction, IE)是自然语言处理(NLP)中的一个关键任务,目标是从非结构化或半结构化数据(通常为文本)中识别和提取特定类型的信息。换句话说,信息抽取旨在将散在文本中的信息转化为结构化数据,如数据库、表格或特定格式的XML文件。
关注微信公众号 datayx 然后回复NLP实战即可获取。 Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextRNN 分析: LSTM能更好的捕捉长距离语义关系,但是由于其递归结构,不能并行计算,速度慢。 原理图如下: 终端运行下面命令,进行训练和测试: ...
本文全面探讨了自然语言处理(NLP)中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义,到各类句法理论和方法,文章细致入微地解析了句法分析的多个维度。最后,通过PyTorch的实战演示,我们展示了如何将这些理论应用到具体任务中。本文旨在为读者提供一份全面、深入且实用的句法分析指南。
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